数据库元数据​​​​​​​----JDBC操作

最新推荐文章于 2025-12-04 15:25:15 发布
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#数据库 #JDBC

博客围绕数据库元数据展开，虽内容简短，但聚焦于数据库元数据这一信息技术领域的关键概念。
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[Spark版本更新]--Spark-2.4.0 发布说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
11-09 7104
2018-11-02 Apache Spark 官方发布了 2.4.0版本，以下是 Release Notes，供参考：  Sub-task [ SPARK-6236 ] - 支持大于2G的缓存块 [ SPARK-6237 ] - 支持上传块> 2GB作为流 [ SPARK-10884 ] - 支持针对回归和分类相关模型的单实例预测 [ SPARK-11239 ] - 用于ML线性...
Java领域中Java-EE的代码生成工具推荐
AI开发架构师
06-04 1586
随着Java-EE应用开发的复杂度不断增加，手动编写大量重复代码的工作变得繁琐且容易出错。代码生成工具可以根据预定义的模板和规则自动生成代码，节省开发时间和精力。本文的目的是全面介绍Java-EE领域中常见的代码生成工具，包括它们的特点、优缺点以及适用场景。范围涵盖了开源和商业的多种代码生成工具，帮助开发者了解不同工具的功能和适用范围。本文将首先介绍代码生成工具的核心概念和基本原理，然后详细讲解几种常见的Java-EE代码生成工具，包括它们的算法原理、具体操作步骤和数学模型（如果适用）。
SpringBoot 集成 Sharding-JDBC（一）：数据分片
kersixy的博客
11-19 1976
Sharding-JDBC 最初是由当当网内部开发的一款分库分表框架，于2017年开始对外开源。经过社区贡献者的不断迭代，功能逐渐完善，并于2020年4月16日正式成为 Apache 软件基金会的顶级项目，更名为 ShardingSphere。
数据库之-元数据 DatabaseMetaData 初学
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-21 1万+
DatabaseMetaData和ResultSetMetaData就是两个常用的获取数据库元数据相关信息的接口，本文讲解DatabaseMetaData和ResultSetMetaData接口获取元数据的方法。获取数据库的所有表：(以MySQL和Oracle为例，其他类型的数据库接触不过，不做解释)Connection接口中提供了DatabaseMetaData接口：提供：getTables()方法，该方法需要传进4个参数：第一个是数据库名称，对于MySQL，则对应相应的数据库，对于Oracle来说，则是
【源码】Sharding-JDBC源码分析之Sql解析的原理
JingAi_jia917的博客
10-24 1839
本文从源码的角度分析Sharding-JDBC中SQL解析的实现原理。以MySQL数据库的Select查询语句为例，分享了Sharding-JDBC中通过Antlr工具进行SQL解析的流程。重点分享了MySQLStatementSQLVisitor的源码。
JAVA高级核心-JDBC-与数据库交互的一套标准规范
weixin_47303191的博客
03-23 2400
JDBC(Java Database Connectivity)是一个独立于特定数据库管理系统（DBMS）、通用的 SQL 数据库存取和操作的 公共接口（一组 API），定义了用来访问数据库的标准 Java 类库，使用这个类库可以以一种标准的方法、方便地访 问数据库资源 JDBC 为访问不同的数据库提供了一种统一的途径，为开发者屏蔽了一些细节问题。
【JDBC操作数据库】JDBC-数据库连接/对数据库CRUD（增、删、改、查）封装可通用方法
萌小崔的博客
11-05 571
前言 当你项目不考虑并发、高性能、追求更快的开发效率,业务只涉及单表时推荐使用该方法(不写重复代码) 关于JDBC操作数据库主要分享两点 【图+说】JDBC-数据库连接 【JDBC工具类】对数据库 CRUD（增、删、改、查）封装可通用方法 JDBC操作数据库步骤 导入jar包,加载驱动 获取连接Connection 获取执行SQL语句的对象PreparedStatement 执行增删改查操作 解析查询结果ResultSet 关闭释放资源 1,2.3在JDBC--数据库连接...
sharding-jdbc教程
qq_43843037的博客
01-20 1807
sharding-jdbc教程 ​ Sharding-JDBC是ShardingSphere的第一个产品，也是ShardingSphere的前身。 它定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。 适用于任何基于JDBC的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 支持任何
Sharding-jdbc入门学习笔记
lmchhh的博客
04-30 1443
Sharding-jdbc入门学习笔记 文章目录Sharding-jdbc入门学习笔记一, Sharding-jdbc概念1.1 ShardingSphere簡介1.2 Sharding-jdbc簡介1.2.1 SQL1.2.2 分片1.2.3 改寫1.2.4 分佈式主鍵生出器二, 讀寫分離2.1 前期準備2.2 依賴文件2.3 配置文件2.4 啟動類2.5 MVC類2.5.1 模型層2.5.2 DAO層2.5.3 Service層2.5.4 Controller層2.6 配置類2.6.1 數據庫參數類2.
Sharding-JDBC 实战（史上最全）
热门推荐
架构师尼恩
03-11 5万+
文章很长，而且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！ Java 高并发 发烧友社群：疯狂创客圈（总入口） 奉上以下珍贵的学习资源： 免费赠送 经典图书 ： 极致经典 + 社群大片好评 《 Java 高并发 三部曲 》 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 免费赠送 经典图书 ： 《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 （加尼恩领取） 免费赠送 经典图书 ： 《SpringCloud、Nginx高并发核心编程》 面试必备 + 大
ShardingSphere-JDBC5.2整合mybatisPlus入门
qq_28227405的博客
11-05 3619
当单表的数据量非常大，已经达到了数据库的IO瓶颈时，即使是尝试了加索引，读写分离等方案之后，单表的查询速度还是非常慢。这时候就可以考虑使用水平分表的方案，即通过把单表的数据拆分存放到多个表里面，以达到降低单表数据量从而提高查询速度的目的。当单库的连接数过多，单库已经无法支持更多的连接数时，这时候可以考虑分库方案，通过把单一数据库拆分为多个数据库，使得连接可以去到不同的数据库，以达到降低单库的连接数过高的目的。
codingground:编码地面的主要​​存储库
05-11
2. 注解：注解提供元数据，用于编译器、JVM或工具进行处理。它们在Spring框架、单元测试等方面广泛应用，存储库可能包含自定义注解的示例。 3. Lambda表达式：Java 8引入了函数式编程的特性，如Lambda表达式，简化了...
Java-MySql：JDBC
2303_77543831的博客
05-23 953
jdbc(Java DataBase Connectivity)java语言连接数据库本模块中，java提供了一组用来连接数据库的类和接口java语言开发者，本身没有提供如何具体连接数据库的功能，只是定义了一组java程序连接数据库的访问接口。1、连接到数据库2、向数据库发送增删改这一类的sql3、发送查询sqljava语言只需要定义连接数据库的接口，具体的实现交给了不同的数据库开发商java只需要定义一套接口，就可以连接不同的接口。
达梦(DM8) 数据库操作手册
LiuCJ_20000的博客
10-24 3万+
达梦数据库（DM Database）是中国自主研发的一款关系型数据库管理系统，由达梦数据库公司（DM Technology Co., Ltd.）开发。 达梦数据库致力于不断创新和发展，积极参与国内外的数据库标准制定和技术交流，努力推动国产数据库的普及与应用。 总之，达梦数据库以其高性能、高可用性及安全性，成为国内企业和机构进行数据管理和应用开发的重要工具之一。
【免费云平台部署指南】按场景选型+全维度对比（附直达地址）
分享技术干货，聚焦AI前沿科技
12-03 961
免费云平台已能覆盖从静态网站到AI模型部署的大部分场景，核心是根据项目类型（静态/后端/AI）、访问地区（国内/国外）和功能需求（数据库/容器/GPU）选择适配平台。新手建议从简单场景入手（如GitHub Pages部署博客、Hugging Face Spaces部署AI Demo），熟悉后再尝试全栈或容器化部署。
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告
LF__plus的博客
12-02 248
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告 一共四个实验，分别是：1、使用powerdesigner建模；2、在idea里操作数据库；3、在数据库实现多种查询，如简单查询，连接查询，嵌套查询，分组查询等；4、视图创建
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
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Q_Q1963288475的博客
12-04 561
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
向量数据库原理
qq_38895905的博客
12-04 271
day22 了解向量数据库原理（相似度检索）
Linux设备管理：从内核驱动到用户空间的完整架构解析
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12-03 796
A[物理硬件插入/移除] --> B[内核驱动探测]B --> C{Linux统一设备模型 LDM}C --> D[在/sysfs创建对象]C --> E[发送uevent事件]D --> F[用户空间工具<br>lspci, lsusb等]E --> G[UDEV守护进程]G --> H[扫描规则库 /etc/udev/rules.d/]H --> I[匹配并执行规则]I --> J1[创建设备节点 /dev/]I --> J2[设置权限与所有权]I --> J3[执行自定义脚本]
SpringBoot结合sharding-jdbc实现高效多数据源管理
这是在多数据源环境下实现数据库操作自动路由的基础。 - 在一主多从的架构下，可以通过自定义负载均衡策略来分发读请求到多个从库中。尽管示例中提到双主多从和故障转移的代码实现未包含（因为实际环境是一主一从）...
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